第 17 题：模型量化（Quantization）及 INT8 / INT4 题目 什么是模型量化（Quantization）？INT8 和 INT4 量化的实现方式有何不同？ 一、什么是模型量化？ 量化指把模型权重（和可选地激活）从 FP32/FP16 映射到低比特整数（如 INT8、INT4），从而减少显存占用、提高推理吞吐与能效，在可接受的精度损失下部署大模型。 二、INT8 量化常见实现  对称量化：， 为 scale（通常由 tensor 的 abs max 或分位数定）；反量化 。权重量化常用 per-tensor 或 per-channel scale。 激活：可与权重同用 IN...

求大佬多多锐评我的简历，目前是大三在读，想找实习生岗位

嵌入式 AI 项目不在多，而在“有没有真实落地价值”。相比纯算法项目，更推荐做那些能在设备上跑起来、有优化过程、有明确指标的项目。比较值得做的方向有：实时目标检测：在树莓派或 Jetson 上部署 YOLO，做量化和加速，实现稳定帧率语音识别 / 关键词唤醒：在 MCU 或低功耗设备上跑轻量模型，突出功耗与响应速度智能摄像头：结合摄像头 + AI，实现人脸识别或行为检测，打通完整数据链路工业/传感器异常检测：用时序数据做简单模型，并在嵌入式端实时推理这些项目的共同点是：模型 + 优化 + 部署 + 实际效果完整闭环。只要能把这条链路讲清楚，并给出性能数据（延迟、内存、功耗），含金量就会很高。

终于结束了，2月底过完年开始投递，想过挺难的，没想到这么夸张。基本只投了嵌软岗位，背景：9本港硕，2年遥控车比赛，1段初创，1段大厂非技术，1段车企竹子  3.4投递，3.25进评估，无后续 - 问了hr就是进评估晚了，成为第二批了，所以一直没消息安克  测评挂海尔  直接挂字节  笔试挂  这个真的难啊，感觉至少4A3才有机会面试华为  笔试挂美团  笔试后无面邀特斯拉  挂了好几次阿里系  简历挂好几个小米  直接挂小马智行  没消息Momenta  没消息卓驭  没消息京东  没消息海信  直接挂  刚开就投了，第二天就挂了，测评都没发蚂蚁  投晚了直接挂小鹏  简历挂库玛  无面评估很久后挂oppo  无面邀，官网还在测评完的流程美的  AI面后一直泡着不发面韶音  没消息欣旺达  没消息cvte  一直没约上面试联想  没消息中兴  没消息经纬恒润  没消息海康  没消息恩智浦  没消息蔚来  没消息九号  没消息理想  没消息锐明  没消息博世  没消息sharpa  没消息Insta  暑期简历挂2个志愿，还有1个评估1个月了也没消息联发科  时间有冲突，没做笔试面了挂掉的：算能科技 一面挂迈瑞 不太匹配，没让推进了Insta  日常一面挂  估计是Linux方向不熟悉挂的智元  日常一面挂  问的很底层平头哥  二面挂  具体方向不太匹配高通  一面后无后续有拿到的：3月中拿了一批：理邦仪器、禾赛、网易后来考虑到想等对口的base在广东的，以及想到还有很多还没面，于是都拒了，再战（结果没想到根本没几个面试了）截止目前：手机厂offer一家初创机器人offer地平线 一面完等后续科大讯飞 一面完后约二面荣耀 笔试中最后应该就去手机厂了，感谢收留，曾想过很难，真没想到这么难，投了2个月面试其实都没几个。最想去的是竹，可惜没给机会，还特地为了竹去复习RTOS的源码，最后没想到没用上，不过面MCU的岗时帮助很大，基本部门主要面向MCU的都过了，而且面试官给的评价都很好，很多都是秒过（除了智元那次挂了）。确实是要补充好Linux相关吧，不然很多机会把握不住，insta就是投早了当时一点都不会，感觉很多大厂还是有Linux相关岗位的，这个需要在秋招前补充好，特别是对于内核相关，感觉是考察的更多的，也是面试官比较看重的。另外就是leetcode和基础八股，说实话，hot100真有点不够，华为挂了是自己的问题，但我做了2次字节笔试，都没能够4A3，最后也没能约面，这部分也是真要加强，感觉目前笔试代码的水平也就及格线上下，面试的几次手撕代码倒是基本都做出来了。已经提前体会到秋招强度了，太夸张了，投了好多最后面试也不给，确实是要珍惜每一次给予的面试机会，4月初也低迷过一段时间，看到过很多别人收到面试自己却毫无波澜，美的、欣旺达这种也不给面试机会，准备挺久华为结果涨分数线挂了，真挺迷茫的，4月也没法坚持像3月一样的激情和高强度的八股复习了。最后也是有了还不错的结果，大家也加油，环境不好，都很难，秋招再战，愿与诸君共勉。